Prediktivna valjanost mjera je koliko dobro test predviđa buduće performanse. To je oblik valjanosti kriterija, u kojem se utvrđuje koliko dobro test radi mjerenjem prema poznatim kriterijima. Da bi test imao prediktivnu valjanost, mora postojati statistički značajna korelacija između rezultata testa i kriterija koji se koristi za mjerenje valjanosti.
Jedan od klasičnih primjera za to je prijemno testiranje na fakultet. Kada se studenti prijavljuju na fakultete, od njih se obično traži da predaju rezultate testova kao što su SAT ili ACT. Ovi se rezultati koriste kao osnova za usporedbu, a ocjenjivači promatraju izvedbu učenika koji su imali slične testove u prošlosti. Vjeruje se da rezultati testova mogu predvidjeti koliko će se student uspješno ponašati na fakultetu. Visoki rezultati testova obično su povezani s dobrim uspjehom na fakultetu, što studente s visokim ocjenama čini privlačnim za prijemne odjele.
Primjer rezultata na fakultetskom testu također je izvrstan primjer slabosti prediktivne valjanosti. Neki studenti koji polažu takve testove ne idu na fakultet, što znači da se ne generiraju podaci koji bi korelirali njihove rezultate na testu i njihov uspjeh na fakultetu. To stvara rupu u skupu podataka, što može potkopati valjanost takvih testova. Standardizirano testiranje također je optuženo za neke predrasude koje mogu djelovati protiv određenih učenika, posebno učenika rasnih manjina. Mogu biti loši na testu i dobro na fakultetu, što iskrivljuje rezultate.
Statističku značajnost može biti teško izračunati. Ogroman broj čimbenika može utjecati na rezultate ispitivanja, posebno kada uključuju podatke iz testa i kriterijske mjere koje se prikupljaju na različitim točkama. Prediktivna valjanost utječe na sve, od stopa zdravstvenog osiguranja do upisa na fakultet, pri čemu ljudi koriste statističke podatke kako bi pokušali predvidjeti budućnost za ljude na temelju informacija koje se o njima mogu prikupiti putem testiranja.
Prediktivna valjanost najčešće se koristi kada se istražuju podaci iz područja psihološkog proučavanja i analize. Koristi se za prikupljanje informacija o različitim populacijama i za stvaranje generalizacija koje mogu biti korisne pri procjeni pojedinaca. Na primjer, često ga koriste velike tvrtke koje provode test budućim zaposlenicima, uspoređujući testne podatke od sadašnjih zaposlenika kako bi utvrdili hoće li se netko dobro uklopiti u tvrtku ili ne.